AI Infra 实习生

优缺点分析

角色解读

• 深入掌握AI基础设施核心技术，成为分布式训练或推理加速方向的专家
• 积累大规模生产环境下的工程实战经验，未来可晋升为高级工程师或技术负责人
• 在智驾领域深耕，从模型部署扩展到全栈AI系统架构，成为稀缺的AI Infra人才
• 协助开发大规模分布式训练框架和RL训练框架，解决千卡集群下的通信瓶颈和MFU优化
• 优化高性能数据加载器和分布式缓存系统，提升多模态视频数据的IO效率
• 参与推理引擎设计与模型量化工具开发，助力大模型在车端芯片高效部署
• 扎实的C++/Python编程能力和计算机体系结构知识
• 熟悉Transformer架构，对深度学习框架底层机制有好奇心
• 了解分布式训练（Megatron/DeepSpeed）或推理加速（vLLM/TensorRT-LLM）工具链

申请策略

• 在简历中展现对AI工程化的热情，可附上相关博客或GitHub项目
• 了解元戎启行的技术方向（端到端智驾），在面试中体现对业务的理解
• 突出C++/Python编程能力，尤其是高性能计算或并行编程相关项目
• 如果有CUDA/Triton、分布式训练或模型量化经验，务必详细描述
• 强调ACM竞赛、系统优化或开源贡献经历，体现技术深度
• 提前熟悉Transformer架构和常见推理加速框架（如vLLM、TensorRT-LLM）
• 学习CUDA编程或Triton语言，理解GPU体系结构
• 阅读Megatron或DeepSpeed源码，了解分布式训练并行策略

面试指南

• 从原理到实践：先解释核心概念（如通信拓扑、量化原理），再结合具体工具（如NCCL、TensorRT）说明优化手段
• 分点列举：对于开放性问题，先列出可能的原因或方案，再逐一分析优缺点
• 请解释Transformer的Self-Attention计算过程及其复杂度
• 如何优化分布式训练中的通信瓶颈？简述Ring-AllReduce原理
• 描述模型量化中的PTQ和QAT区别，以及常见的量化精度损失补偿方法
• 在C++中如何编写高效的矩阵乘法？谈谈你对内存布局（如行主序/列主序）的理解
• 如果训练过程中出现显存不足，你会如何排查和优化？
• 复习CUDA编程模型和GPU内存层次结构，准备一个手写Kernel的示例